南京航空航天大学学报
南京航空航天大學學報
남경항공항천대학학보
Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics
2015年
5期
778-784
,共7页
侯闻宇%凌永生%赵丹%单卿%黑大千%贾文宝
侯聞宇%凌永生%趙丹%單卿%黑大韆%賈文寶
후문우%릉영생%조단%단경%흑대천%가문보
辐射防护与环境保护%核事故%源项反演%BP神经网络%训练函数
輻射防護與環境保護%覈事故%源項反縯%BP神經網絡%訓練函數
복사방호여배경보호%핵사고%원항반연%BP신경망락%훈련함수
radiation protection and environmental protection%nuclear accident%source term inversion%BP neural network%training function
核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持.采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数.研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35％;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加.
覈事故髮生時,可靠、準確的源項信息能為應急防護行動措施決策提供數據支持.採用Matlab軟件神經網絡工具箱可以實現基于BP神經網絡的覈事故源項反縯,為提高覈事故源項反縯計算的準確度,針對反縯時的幾箇重要參數進行研究,包括隱含層節點數、訓練函數、學習率和隱含層數.研究結果錶明,在單隱含層神經網絡結構情況下,存在著最優隱含層節點數,綜閤攷慮訓練時間和誤差,本文選取隱含層節點數為50來對其他參數影響進行進一步研究;在相同參數設置條件下,訓練函數Trainlm比Traingdm更適閤數據量較小時的覈事故源項反縯,反縯計算準確度更高,在節點數為50時訓練時間縮短瞭近35％;高學習率以及雙隱含層能有效地提高覈事故源項反縯的精度,但訓練時間相對增加.
핵사고발생시,가고、준학적원항신식능위응급방호행동조시결책제공수거지지.채용Matlab연건신경망락공구상가이실현기우BP신경망락적핵사고원항반연,위제고핵사고원항반연계산적준학도,침대반연시적궤개중요삼수진행연구,포괄은함층절점수、훈련함수、학습솔화은함층수.연구결과표명,재단은함층신경망락결구정황하,존재착최우은함층절점수,종합고필훈련시간화오차,본문선취은함층절점수위50래대기타삼수영향진행진일보연구;재상동삼수설치조건하,훈련함수Trainlm비Traingdm경괄합수거량교소시적핵사고원항반연,반연계산준학도경고,재절점수위50시훈련시간축단료근35％;고학습솔이급쌍은함층능유효지제고핵사고원항반연적정도,단훈련시간상대증가.
